import numpy as np

from ch3.forward import sigmoid, softmax
from ch4.loss_function import cross_entropy_error
from ch4.numerical_diff import numerical_gradient


class TwoLayerNet:

    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size, weight_init_std=0.01):
        """
        初始化权重
        :param input_size: 输入的维度
        :param hidden_size:隐藏的维度，不是层数
        :param output_size: 输出的维度
        :param weight_init_std:
        """
        self.params = {}
        self.params['W1'] = weight_init_std * np.random.randn(input_size, hidden_size)
        self.params['b1'] = np.zeros(hidden_size)
        self.params['W2'] = weight_init_std * np.random.randn(hidden_size, output_size)
        self.params['b2'] = np.zeros(output_size)

    # 生成层
    def predict(self, x):
        """
        前向推导过程
        :param x: 初始化输入
        :return:
        """
        W1, W2 = self.params['W1'], self.params['W2']
        b1, b2 = self.params['b1'], self.params['b2']
        # 第一个隐藏层
        a1 = np.dot(x, W1) + b1
        z1 = sigmoid(a1)
        # 第二个隐藏层
        a2 = np.dot(z1, W2) + b2
        y = softmax(a2)
        return y

    def loss(self, x, t):
        """
        损失函数。首先执行前向推导，随后计算误差
        :param x: 输入矩阵
        :param t: 真实的结果,独热表示。（监督数据）
        :return: 交叉熵函数，是一个值。
        """
        y = self.predict(x)
        return cross_entropy_error(y, t)

    def accuracy(self, x, t):
        """
        计算精度。
        假如，x是100*784，y是100*10。
        :param x: 输入的矩阵参数
        :param t: 正确的结果矩阵
        :return:
        """
        y = self.predict(x)
        y = np.argmax(y, axis=1)  # 此时的y是一个一维数组，有100个元素
        t = np.argmax(t, axis=1)  # 此时的t是一个一维数组，有100个元素
        accuracy = np.sum(y == t) / float(x.shape[0])  # x.shape[0]是100
        return accuracy

    # x:输入数据, t:监督数据
    def numerical_gradient(self, x, t):
        """
        梯度下降。
        这个过程包括了前向推到以及误差的求解。
        计算完误差后，利用误差对权重求偏导
        :param x:
        :param t:
        :return:
        """
        loss_W = lambda W: self.loss(x, t)

        grads = {}
        grads['W1'] = numerical_gradient(loss_W, self.params['W1'])
        grads['b1'] = numerical_gradient(loss_W, self.params['b1'])
        grads['W2'] = numerical_gradient(loss_W, self.params['W2'])
        grads['b2'] = numerical_gradient(loss_W, self.params['b2'])

        return grads


if __name__ == '__main__':
    net = TwoLayerNet(input_size=784, hidden_size=100, output_size=10)
    x = np.random.randn(100, 784)
    y = net.predict(x)
    print(y.shape)
